LLMがSEOの軍師になる？Ekamoira GSC MCPで実現する「自律型データ解析」の実力

⚠️ 本記事の検証パートはシミュレーションであり、実際の測定結果ではありません。

3行要約

• Google Search Console（GSC）のデータをClaudeやChatGPTから直接叩けるMCPサーバー。
• CSVエクスポートと手動アップロードという「不毛な作業」を排除し、対話型SEO分析を実現。
• 実用性は高いが、データ解釈の正確性は依然としてユーザーのプロンプト力に依存する。

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このツールは何か

Ekamoira Google Search Console MCPは、Anthropicが提唱した「Model Context Protocol (MCP)」を利用して、LLM（Claude DesktopやChatGPT等）とGoogle Search Console APIを直結させるコネクタだ。

従来のSEO分析は、GSCからデータをエクスポートし、それをChatGPTに食わせるという手順が一般的だった。しかし、このツールを使えば「最近クリック数が落ちているクエリを抽出して、リライト案を出して」とチャットするだけで、LLMが自らAPIを叩き、生のパフォーマンスデータを取得・分析することが可能になる。エンジニアにとっては「データのサイロ化」を解消する極めてモダンなアプローチと言えるだろう。

検証シミュレーション：実際に使ってみた

今回は、Claude Desktopに本MCPを組み込み、特定サイトのパフォーマンス分析を行う環境をシミュレートする。

環境構築

まずはMCPサーバーを立ち上げる。通常、Node.js環境やDockerを利用するが、ここではPythonベースのブリッジを想定したセットアップを行う。

# 依存ライブラリのインストール
pip install ekamoira-gsc-mcp-wrapper google-auth google-api-python-client

次に、Google Cloud Consoleで作成したOAuth 2.0クライアント資格情報を設定し、Claudeの claude_desktop_config.json にパスを通す。

基本的な使い方

LLMが内部的に実行するロジックをシミュレーションしたコードが以下だ。ユーザーはこれを意識せず、自然言語で指示を出すことになる。

# 内部的なデータ取得プロセスのシミュレーション
from ekamoira_gsc import GSCConnector

# サイトURLと期間を指定してコネクタを初期化
gsc = GSCConnector(site_url="https://example.com")

# 特定期間のクエリパフォーマンスを取得
def analyze_performance(days=30):
    # MCP経由でGSC APIをコール
    report = gsc.query_performance(
        start_date="2024-04-01",
        end_date="2024-04-30",
        dimensions=["query"],
        row_limit=10
    )

    # LLMが結果を解釈
    for row in report:
        print(f"Query: {row['query']} | Clicks: {row['clicks']} | CTR: {row['ctr']:.2%}")

analyze_performance()

実行結果

Query: python mcp 使い方 | Clicks: 450 | CTR: 12.50%
Query: claude desktop 設定 | Clicks: 320 | CTR: 8.20%
Query: gsc api 自動化 | Clicks: 210 | CTR: 5.10%

[Insight by AI]
「gsc api 自動化」のCTRが平均を下回っています。
メタディスクリプションに「初心者でも5分で設定可能」という文言を追加し、
クリックを促す構成にリライトすることを推奨します。

プロンプト例

「過去30日間で、表示回数は多いのにCTRが3%未満のクエリを5つ挙げて。それらのクエリに対応するページのタイトルをどう改善すべきか、具体的な案を出して。」

メリット・デメリット

メリット

• ワークフローの劇的な短縮: ブラウザでGSCを開き、フィルタをかけ、DLする手間がゼロになる。
• コンテキストの保持: LLMがサイトの全体構造を理解した上で、個別のクエリデータを分析できる。
• リアルタイム性: 常に最新のAPIデータを参照するため、古いファイルを参照するミスが防げる。

デメリット

• APIのクォータ制限: 大規模サイトで大量のクエリを投げると、Google API側の制限に抵触する可能性がある。
• 権限管理の難易度: OAuthの設定やトークンの管理など、非エンジニアにはややハードルが高い。
• ハルシネーションの懸念: LLMが数値を読み間違える、あるいは相関関係を因果関係と誤認するリスクは依然として残る。

結論：Negi Labの評価

Ekamoira Google Search Console MCPは、SEO担当者よりも**「SEOも兼務するエンジニア」**にとっての神ツールだ。

データを「見る」ツールから「会話する」対象に変えた功績は大きい。ただし、LLMの出す改善案を鵜呑みにするのは危険だ。データ取得は自動化しても、最終的な意思決定のロジックは人間がレビューすべきだろう。

実用性：★★★★☆ 導入難易度：★★★☆☆ 革新性：★★★★☆

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